(57)【要約】【課題】画像の照合を用いて簡単に情報を生成する。【解決手段】画像照合装置においては、画像を入力すると入力画像間で得られる移動ベクトルの累積値を算出して（Ｔ１２）その累積値に応じて指紋入力および照合方式（センシング方法）が判別される（Ｔ１３）。スイープセンシング方式とエリアセンシング方式とのいずれかで指紋データが入力される（Ｔ１４）。そして、いずれかの方式で入力された指紋画像と読出した参照画像との類似度が計算されて照合される（Ｔ１６）。方式の別と照合結果とに基づき、記号が生成される（Ｔ１７）。【選択図】図６
2007094862.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサを含み、前記センサを介して対象物の画像データを入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段により入力した画像データと照合を行うための参照画像データを格納する参照画像格納手段と、
前記センサと当該センサで画像が読取られる前記対象物との相対位置関係を固定とした態様で前記画像入力手段により入力された前記画像データと、前記参照画像格納手段から読出した前記参照画像データとを照合する固定画像照合手段と、
前記相対位置関係が変化する態様で前記画像入力手段により入力された前記画像データと、前記参照画像格納手段から読出した前記参照画像データとを照合する変化画像照合手段と、
前記入力画像データに基づき、前記固定画像照合手段および前記変化画像照合手段のいずれを用いて照合するかを判定する判定手段と、
前記判定手段により判定された結果を示す判定データに従い、前記固定画像照合手段および前記変化画像照合手段のいずれかを選択する選択手段と、
前記判定データ、ならびに前記選択手段により選択された前記固定画像照合手段および前記変化画像照合手段のいずれかの画像照合の結果を示す照合結果データに基づき、情報を生成する情報生成手段と、を備える情報生成装置。
【請求項２】
前記情報生成手段は、
前記判定データ、ならびに前記照合結果データを、対応する情報に変換することを特徴とする、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項３】
前記判定データと前記照合結果データとに関連付けて前記情報が複数個格納されたテーブルをさらに備えて、
前記情報生成手段は、前記判定データと前記照合結果データに基づき、前記テーブルを検索して、前記複数個の情報のうちから当該判定データと当該照合結果データに関連付けられた前記情報を読出すことを特徴とする、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項４】
前記画像入力手段は、
前記センサと前記対象物との前記相対位置関係を固定した態様と、前記センサと前記対象物との相対位置関係を変化させる態様とのいずれの態様でも前記対象物の画像データを前記センサを介して入力することが可能であることを特徴とする、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項５】
前記判定手段は、
前記画像入力手段により前記対象物の画像データを入力するときの前記センサと前記対象物との前記相対位置関係の時間経過に従う変化に基づき、前記入力画像データを前記位置固定照合手段および前記位置変化照合手段のいずれを用いて照合するかを判定することを特徴とする、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項６】
前記画像入力手段は、前記時間経過に従い複数個の前記画像データを入力し、
前記判定手段は、
前記画像入力手段により入力された前記複数個の画像データに基づき、前記対象物の画像データを入力するときの前記センサと前記対象物との前記相対位置関係の前記時間経過に従う変化を検出することを特徴とする、請求項５に記載の情報生成装置。
【請求項７】
前記選択手段は、
前記判定データに従い、前記固定画像照合手段および前記変化画像照合手段のいずれかを選択的に能動化することを特徴とする、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項８】
前記判定手段は、
前記画像入力手段による前記画像データの入力が開始してから一定時間経過後において判定を開始することを特徴とする、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項９】
前記判定手段は、
前記入力画像データにより示される前記相対位置関係の変化量が所定値を超えたときには前記変化画像照合手段を用いて照合すると判定し、超えないときには前記固定画像照合手段を用いて照合すると判定することを特徴とする、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、
前記画像入力手段により画像データの入力が終了したか否かを判定する入力判定手段を含み、
前記入力判定手段により画像データの入力が終了していないと判定されて、かつ前記相対位置関係の変化量が所定値を超えたときには、前記画像入力手段により入力した画像データを前記変化画像照合手段で照合すると判定し、
前記入力判定手段により画像データの入力が終了していると判定されて、かつ前記相対位置関係の変化量が所定値に達していないときには、前記固定画像照合手段で照合すると判定することを特徴とする、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項１１】
前記対象物は指紋であり、
前記照合結果データは、前記指紋が右手および左手のうちのいずれの手の指紋であるかを示すデータを含む、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項１２】
前記対象物は指紋であり、
前記照合結果データは、前記指紋が親指、人差指、中指、薬指および小指のいずれの指の指紋であるかを示すデータを含む、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項１３】
前記変化画像照合手段を用いた場合の前記照合結果データは、
前記相対位置関係の変化が示す前記センサに対する前記対象物の位置の移動する方向を示すデータを含む、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項１４】
前記情報生成手段は、文書を作成するための情報を生成することを特徴とする、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項１５】
予め準備されたセンサを介して対象物の画像データを入力する画像入力ステップと、
前記センサと当該センサで画像が読取られる前記対象物との相対位置関係を固定とした態様で前記画像入力ステップにより入力された前記画像データと、予め準備された参照画像格納部から読出した参照画像データとを照合する固定画像照合ステップと、
前記相対位置関係が変化する態様で前記画像入力ステップにより入力された前記画像データと、前記参照画像格納部から読出した前記参照画像データとを照合する変化画像照合ステップと、
前記入力画像データに基づき、前記固定画像照合ステップおよび前記変化画像照合ステップのいずれを用いて照合するかを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにより判定された結果を示す判定データに従い、前記固定画像照合ステップおよび前記変化画像照合ステップのいずれかを選択する選択ステップと、
前記判定データ、ならびに前記選択ステップにより選択された前記固定画像照合ステップおよび前記変化画像照合ステップのいずれかの画像照合の結果を示す照合結果データに基づき、情報を生成する情報生成ステップと、を備える情報生成方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の情報生成方法をコンピュータに実行させるための情報生成プログラム。
【請求項１７】
請求項１５に記載の情報生成方法をコンピュータに実行させるための情報生成プログラムを記録した機械読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報生成装置、情報生成方法、情報生成プログラムおよび機械読取り可能な記録媒体に関し、特に、画像照合の結果を利用して情報を入力する情報生成装置、情報生成方法、情報生成プログラムおよび機械読取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、携帯電話やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などのモバイル機器で、電子メールなどのテキスト文書を入力する場合、現在の日本語テキスト入力方法では、たとえば、「こ」を入力する場合、「か」行のキーを５回押す必要がある。特に長文の文書を作成する場合、キーを押す操作を多数回行なう必要があり、煩雑かつ入力に時間がかかる。
【０００３】
この課題を解決するための手法として、日本語入力時の子音を選択するキー接触中の端末の傾け操作によって母音を選択する方法が、特許文献１に開示されている。
【０００４】
この方法によると、端末の傾斜を検出するために傾斜センサや加速度センサを用いることが必要である。また、テキスト入力時に頻繁に手に持って端末を傾斜させる操作を必要とするため、操作が煩わしく、手首も疲労する。
【０００５】
これら課題を解決するひとつのアプローチとして、携帯電話などに画像読取りのセンサを搭載し、たとえば、指紋などの画像を読取り、読取った指紋画像を利用してテキスト入力に応用する方法が検討されている。
【０００６】
従来から提案されている指紋画像に関する照合方法は、大きく分けて画像特徴量マッチング方式と画像間マッチング方式とに大別できる。前者の画像特徴量マッチングは、「これで分かったバイオメトリクス」（日本自動認識システム協会編、オーム社：Ｐ４２〜Ｐ４４）では、画像を直接比較するのではなく、画像内に含まれる特徴量を抽出した後、抽出した画像特徴量同士を比較する方法である。該方法では指紋画像における照合においては、図１７（Ａ）と（Ｂ）のようなマニューシャ（指紋隆線の端点と分岐点であり、指紋画像内に数個から数十個存在する）が画像特徴量となる。該方法では、図１８のようにそれぞれの画像から画像処理により抽出したマニューシャの位置や種類や隆線などの情報を基に画像間で相対的な位置や方向が一致するマニューシャ数を類似度とし、マニューシャ間を横切る隆線数などの一致・不一致により類似度を増減し、その類似度と予め定めた閾値と比較し照合・識別を行なう。
【０００７】
後者の画像間マッチングは、図１９（Ａ）と（Ｂ）のように照合する画像αとβ間で全領域もしくは部分領域に対応の部分画像α１とβ１を抽出し、部分画像α１とβ１間の一致度を、差分値の総和、相関係数、位相相関法、群遅延ベクトル法などにより画像αとβ間の類似度として計算し、算出された類似度と予め定めた閾値と比較し照合・識別を行なう。
【０００８】
一般的には画像間マッチング方式はノイズや指の状態（乾燥・汗・傷）などに対処しやすく、画像特徴量マッチング方式は、比較するデータ量が少ないため画像間マッチングに比べ高速処理可能であり、画像に傾きがあっても特徴点間の相対的な位置・方向の探索によりマッチングが可能である。
【０００９】
上述の画像間マッチング方式、及び画像特徴量マッチング方式の問題点を解決するために、特許文献２では、２つの画像のうちの一方の画像内に設定された複数の部分領域（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、・・・、Ｒｎ）の画像のそれぞれ（図２０（Ａ）と（Ｂ）を参照）が、他方の画像における最大の一致度となる部分領域（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、・・・，Ｍｎ）の画像の位置である最大一致度位置をベクトル（Ｖ１、Ｖ２など）を用いて探索し、位置を示す座標（ｘ、ｙ）を示す２次元座標空間において、この複数の最大一致度位置が予め設定している閾値と比較して(図２０（Ｃ）参照)２つの画像の類似度を計算することが提案されている。
【００１０】
従来の指紋画像の入力方式は、指紋センサの画像読取のためのエリア１９９に対する指の置き方により基本的にエリアセンシング方式（図２１（Ａ）と（Ｂ））とスィープセンシング方式（図２２）とに大別される。ここでは、人差指の腹側の先の部分がエリア１９９に置かれている状態が示される。
【００１１】
スィープセンシング方式（以下、スィープ方式という場合がある）として、たとえば特許文献３に開示の方式がある。エリアセンシング方式（以下、エリア方式という場合がある）としては特許文献４に開示の方法がある。エリアセンシング方式は、一度にエリア１９９の全面でセンシングされた指紋情報（画像）を入力するものであり、スィープセンシング方式は、エリア１９９面上で指を動かしながら指紋をセンシングする方式である。図２１（Ａ）ではエリア１９９面において指を上下方向に動かしており、図２１（Ｂ）では左右方向に動かしている。指を上→下に動かすと指紋の上側部分の画像が読取られて、下→上では指紋の下側部分の画像が読取られる。また、ユーザの右→左に動かすと指紋の左側部分の画像が読取られて、右→左では指紋の右側部分の画像が読取られる。したがって、指の動かし方で読取られる指紋の画像データは異なることになる。
【特許文献１】特開２００４−２８７８７１号公報
【特許文献２】特開２００３−３２３６１８号公報
【特許文献３】特開平５-１７４１３３号公報
【特許文献４】特開２００３−３２３６１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
携帯電話などの小型の機器は、文字入力のための使用可能な機能が制限されているために、当該機器の他の既存機能を用いた文字、記号の入力が望まれていた。既存機能としては、セキュリティ目的の指紋読取り機能がある。
【００１３】
それゆえに、この発明の目的は、対象物から読取った画像の照合結果を用いて、文字、記号などの各種の情報の入力を容易化することのできる情報生成装置、情報生成方法、情報生成プログラムおよび機械読取り可能な記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
この発明のある局面に従う情報生成装置は、センサを含み、当該センサを介して対象物の画像データを入力する画像入力手段と、画像入力手段により入力した画像データと照合を行うための参照画像データを格納する参照画像格納手段と、センサと当該センサで画像が読取られる対象物との相対位置関係を固定とした態様で画像入力手段により入力された画像データと、参照画像格納手段から読出した参照画像データとを照合する固定画像照合手段と、相対位置関係が変化する態様で画像入力手段により入力された画像データと、参照画像格納手段から読出した参照画像データとを照合する変化画像照合手段と、入力画像データに基づき、固定画像照合手段および変化画像照合手段のいずれを用いて照合するかを判定する判定手段と、判定手段により判定された結果を示す判定データに従い、固定画像照合手段および変化画像照合手段のいずれかを選択する選択手段と、判定データ、ならびに選択手段により選択された固定画像照合手段および変化画像照合手段のいずれかの画像照合の結果を示す照合結果データに基づき、情報を生成する生成手段と、を備える。
【００１５】
上述の情報生成装置によれば、センサと対象物との相対位置関係が固定であるか変化するかに従い、対象物の入力画像データを固定画像照合手段および変化画像照合手段のいずれで照合するかの判定結果を示すデータと、その判定結果に従い、選択手段により選択された固定画像照合手段および変化画像照合手段のいずれかによる入力画像データと参照画像データとの照合の結果を示すデータとに基づき、情報が生成される。
【００１６】
したがって、情報生成装置では、画像データ入力時の対象物とセンサとの相対位置関係が固定／変化の別、および画像照合の結果を用いるだけで、簡単に情報を生成することができる。
【００１７】
好ましくは、情報生成手段は、判定データ、ならびに照合結果データを対応する情報に変換する。したがって、変換により情報を生成することができる。
【００１８】
好ましくは、判定データと照合結果データとに関連付けて情報が複数個格納されたテーブルをさらに備えて、情報生成手段は、判定データと照合結果データに基づき、テーブルを検索して、複数個の情報のうちから当該判定データと当該照合結果データに関連付けられた情報を読出す。したがって、テーブルを検索して情報を読出すことで、情報を生成することができる。
【００１９】
好ましくは、画像入力手段は、センサと対象物との相対位置関係を固定した態様と、センサと対象物との相対位置関係を変化させる態様とのいずれの態様でも対象物の画像データをセンサを介して入力することが可能である。したがって、１つのセンサをいずれの態様にも共用できるから、態様毎にセンサを設ける必要はなく、装置の小型化とコスト低減が可能となる。
【００２０】
好ましくは、判定手段は、画像入力手段により対象物の画像データを入力するときのセンサと対象物との相対位置関係の時間経過に従う変化に基づき、入力画像データを固定画像照合手段および変化画像照合手段のいずれを用いて照合するかを判定する。
【００２１】
好ましくは、画像入力手段は、時間経過に従い複数個の前記画像データを入力し、判定手段は、画像入力手段により入力された複数個の画像データに基づき、対象物の画像データを入力するときのセンサと対象物との相対位置関係の時間経過に従う変化を検出する。
【００２２】
したがって、入力画像データを固定画像照合手段および変化画像照合手段のいずれを用いて照合するかを、対象物の画像データを入力するときのセンサと対象物との相対位置関係の時間経過に従う変化に基づき判定することができる。
【００２３】
好ましくは、選択手段は、判定データに従い、固定画像照合手段および変化画像照合手段のいずれかを選択的に能動化する。したがって、両方の照合手段を能動化する必要はないから、照合処理に係る負荷を低くできる。
【００２４】
好ましくは、判定手段は、画像入力手段による画像データの入力が開始してから一定時間経過後において判定する。
【００２５】
したがって、判定手段の判定は、画像入力手段による画像データの入力が開始してから一定時間経過後において行われるから、安定して画像データが入力されたころに判定ができて、照合精度が低下するのを回避できる。
【００２６】
好ましくは、判定手段は、画像入力手段による画像データの入力が開始してから一定時間経過後において、入力画像データにより示される相対位置関係の変化量が所定値を超えたときには変化画像照合手段を用いて照合すると判定し、超えないときには固定画像照合手段を用いて照合すると判定する。
【００２７】
したがって、対象物をセンサ上ですべらせて画像データを入力する態様である、すなわち相対的位置関係の変化量が所定値に達したときには変化画像照合手段で照合でき、対象物をセンサ上ですべらせずに画像入力する態様である、すなわち画像が入力されておらず、かつ相対位置関係の変化量が所定値に達しないときには固定画像照合手段で照合できる。
【００２８】
好ましくは、判定手段は、画像入力手段により画像データの入力が終了したか否かを判定する入力判定手段を含み、入力判定手段により画像データの入力が終了していないと判定されて、かつ相対位置関係の変化量が所定値を超えたときには、画像入力手段により入力した画像データを変化画像照合手段で照合すると判定し、入力判定手段により画像データの入力が終了していると判定されて、かつ相対位置関係の変化量が所定値に達していないときには、固定画像照合手段で照合すると判定する。
【００２９】
したがって、判定手段は対象物がセンサから離れて画像データの入力が完了した時点で判定を開始する。それゆえに、別の対象物の入力画像による外乱が照合処理に混入するのを防止できる。
【００３０】
好ましくは、対象物は指紋であり、照合結果データは、指紋が右手および左手のうちのいずれの指の指紋であるかを示すデータを含む。
【００３１】
したがって、ユーザはセンサを介して画像が読取られる指紋を、ユーザの右手または左手のいずれの指紋とするかで、情報生成手段で生成される情報の種類を決定することができる。
【００３２】
好ましくは、対象物は指紋であり、照合結果データは、指紋が親指、人差指、中指、薬指および小指のいずれの指の指紋であるかを示すデータを含む。
【００３３】
したがって、ユーザはセンサを介して画像が読取られる指紋を、ユーザの親指、人差指、中指、薬指および小指のいずれの指の指紋とするかで、情報生成手段で生成される情報の種類を決定することができる。
【００３４】
上述の対象物となるべき指紋は、手の指の指紋に限定されず、足の指の指紋であってもよい。
【００３５】
好ましくは、変化画像照合手段を用いた場合の照合結果データは、相対位置関係の変化が示すセンサに対する対象物の位置が移動する方向を示すデータを含む。
【００３６】
したがって、ユーザはセンサを介して画像が読取られるべき対象物を、たとえば指紋を、センサに対する指紋の位置が移動する方向を変更することで、情報生成手段で生成される情報の種類を変えることができる。
【００３７】
好ましくは、情報生成手段は、文書を作成するための情報を生成する。したがって、情報生成装置では、画像データ入力時の対象物とセンサとの相対位置関係が固定／変化の別、および画像照合の結果を用いるだけで、簡単に文書を作成するための情報を生成することができる。
【００３８】
この発明の他の局面に従う情報生成方法は、予め準備されたセンサを介して対象物の画像データを入力する画像入力ステップと、センサと当該センサで画像が読取られる対象物との相対位置関係を固定とした態様で画像入力ステップにより入力された画像データと、予め準備された参照画像格納部から読出した参照画像データとを照合する固定画像照合ステップと、相対位置関係が変化する態様で画像入力ステップにより入力された画像データと、参照画像格納部から読出した参照画像データとを照合する変化画像照合ステップと、入力画像データに基づき、固定画像照合ステップおよび変化画像照合ステップのいずれを用いて照合するかを判定する判定ステップと、判定ステップにより判定された結果を示す判定データに従い、固定画像照合ステップおよび変化画像照合ステップのいずれかを選択する選択ステップと、判定データ、ならびに選択ステップにより選択された固定画像照合ステップおよび変化画像照合ステップのいずれかの画像照合の結果を示す照合結果データに基づき、情報を生成する情報生成ステップと、を備える。
【００３９】
この発明のさらに他の局面に従う情報生成プログラムは、上述の情報生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００４０】
この発明のさらに他の局面に従う記録媒体は、上述の情報生成プログラムを記録したコンピュータなどの機械で読取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、画像データ入力時の対象物とセンサとの相対位置関係が固定であるか／変化するかの別、および入力画像データによる画像照合の結果を用いるだけで、簡単に情報を生成することができる。
【００４２】
特に、情報の入力機能が十分でない、たとえば携帯電話を含むモバイル機器などにおいて、上述のセンサを介し入力した対象物の画像データを用いた情報生成機能を搭載することで、情報入力に関する利便性が増す。
【００４３】
特に、対象物を指紋として、センサを指紋画像読取りセンサとした場合には、モバイル機器の既存の指紋画像読取りセンサを用いることが可能となり、機器の構成の大型化を伴わずに、情報生成機能を搭載することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
以下、本発明の各実施の形態について図面を参照しながら説明する。
各実施の形態に係る画像照合機能によれば、指紋センサは、従来のスィープ型センサと同等または類似のものを適用して、同一の指紋センサを用いてスィープセンシング方式とエリアセンシング方式とを使い分けている。それゆえに、従来のスィープ型センサとエリア型センサとを用いる場合に比較してコストを抑えながら、両方のセンシング方式の実施を可能にしている。ここでは、照合の対象となる画像データとしてセンシングして指紋から読取った画像データを例示しているが、これに限定されず、個体（個人）毎に似ているが一致することはない生体の他の特徴による画像データであってもよい。生体の他の特徴とは、静脈、虹彩などである。
【００４５】
図１（Ａ）と（Ｂ）は各実施の形態に適用される画像照合機能を有する情報生成装置１のブロック構成図である。図１（Ａ）と（Ｂ）の各部の対応関係は、以下のようである。つまり、画像入力機能部００１は画像入力部１０１に、参照画像保持（格納）機能部００２は登録データ記憶部２０２に、情報保持（格納）機能部００３はメモリ１０２に、照合判定機能部００４は指紋入力および照合方式判定部１０４２に、静止画像照合機能部００５は最大一致位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部１０６および照合判定部１０７に、変化画像照合機能部００６はスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５、最大一致位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部１０６および照合判定部１０７に、それぞれ対応する。記号生成機能部００７は記号生成部１０８に対応する。制御部００８は制御部１０９に対応する。さらに、図１（Ａ）のメモリ１０２と制御部１０９は、図１（Ｂ）の各機能部の全般にかかる記憶領域や制御の機能を持つ。
【００４６】
［実施の形態１］
図２は各実施の形態に係る画像照合機能を有する情報生成装置１が搭載されるコンピュータの構成図である。図２を参照してコンピュータは、画像入力部１０１、ＣＲＴ（陰極線管）や液晶などからなるディスプレイ６１０、該コンピュータ自体を集中的に管理し制御するためのＣＰＵ（中央処理装置の略）６２２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）またはＲＡＭ（ランダムアクセスメモリの略）を含んで構成されるメモリ６２４、固定ディスク６２６、ＦＤ（フレキシブルディスク）６３２が着脱自在に装着されて、装着されたＦＤ６３２をアクセスするＦＤ駆動装置６３０、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）６４２が着脱自在に装着されて、装着されたＣＤ−ＲＯＭ６４２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０、通信ネットワーク３００と、該コンピュータとを通信接続するための通信インターフェィス６８０、プリンタ６９０およびキーボード６５０およびマウス６６０を有する入力部７００を含む。これらの各部はバスを介して通信接続される。
【００４７】
コンピュータには、カセット形式の磁気テープが着脱自在に装着されて磁気テープをアクセスする磁気テープ装置が設けられてもよい。
【００４８】
当該コンピュータが後述の携帯情報端末２である場合には、プリンタ６９０およびマウス６６０は搭載されないであろう。また、ＦＤ駆動装置６３０およびＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０に代替してメモリカードのアクセス機構が設けられるであろう。また、携帯情報端末２が携帯電話である場合には、無線通信部を有するであろう。
【００４９】
図１（Ａ）を参照して情報生成装置１は、画像入力部１０１、図２のメモリ６２４または固定ディスク６２６に対応のメモリ１０２、登録データ記憶部２０２、登録データ読出部２０７、照合処理部１１、記号生成部１０８、これらの各部を制御する制御部１０９およびこれらを相互に通信可能に接続するバス１０３を備える。照合処理部１１は画像補正部１０４、指紋入力および照合方式判定部１０４２、スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５、最大一致度位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部（以下、類似度計算部と呼ぶ）１０６および照合判定部１０７を含む。照合処理部１１の各部は対応のプログラムが実行されることによりその機能が実現される。メモリ１０２には、後述のテーブル１１０、照合方式データ１１１および種別データ１１２が格納されるとともに、バッファ１１３を有する。バッファ１１３には記号データ１１２が格納される。また、登録データ記憶部２０２には照合判定部１０７により参照される後述のテーブル２００と２０１が予め格納される。
【００５０】
画像入力部１０１は指紋センサ１００を含み、該指紋センサ１００により読込まれた指紋に対応の指紋画像データを入力する。指紋センサ１００は画像読取り面である前述したエリア１９９を有する。指紋センサ１００には光学式、圧力式および静電容量方式のいずれを適用してもよい。
【００５１】
この画像入力部１０１の指紋センサ１００は、スィープ方式でセンシングされた指紋データとエリア方式でセンシングされた指紋データとの両方を読取ることができる。画像入力部１０１の指紋センサ１００が１回のセンシング毎に、すなわちスナップショットのようにセンシングの対象物である指紋を読取る毎に入力される画像データをスナップショット画像データという。指紋センサ１００は対象物がエリア１９９に置かれている間は定期的に読取を行ない、その都度、画像入力部１０１により画像データが入力されると想定する。
【００５２】
図３（Ａ）と（Ｂ）には、図１（Ａ）と（Ｂ）の情報生成装置１が搭載された携帯情報端末の一例である携帯電話２が模式的に示される。携帯電話２は通信インターフェース６８０のためのアンテナ６８１を備え、また操作面には、ディスプレイ６１０とキーボード６５０と指紋センサ１００の指紋読取り面であるエリア１９９を備える。したがって、携帯電話２ではキーボード６５０を介した文字・記号などの情報の入力機能と指紋センサ１００を介した当該情報の入力機能とを有する。したがって、電子メールなど文書作成時には、キーボード６５０を介した文字入力と、指紋センサ１００を介した文字入力とが可能となる。
【００５３】
スィープ方式でセンシングする場合は、図３（Ａ）で示すように、細長い指紋読取り面のエリア１９９に対して指紋面が平行になるような相対的な位置関係で指を置きながら、エリア１９９上で矢印で示すように指を右から左（あるいは左から右）に動かして（相対的位置関係を変化させて）、指紋データを読込む。
【００５４】
それに対して、エリア方式でセンシングする場合は、図３（Ｂ）で示すように、エリア１９９に対して指紋面が平行になるような相対的な位置関係で指を置き、かつ位置関係を変化させない（相対的な位置関係を固定とする）、すなわちエリア１９９上で指を動かさない（静止させる）ようにして指紋データを読込む。
【００５５】
このときのエリア１９９のサイズは、エリア方式でセンシングできる必要最低限のサイズが必要となる。たとえば、横幅は、読取り対象となる指紋面の１．５倍程度（２５６画素）、縦幅は指の０．２５倍程度（６４画素）である。なお、エリア１９９のサイズを決定するためにセンシングの候補となる一般的な指の指紋面のサイズは予め計測により求めておくと想定する。
【００５６】
本発明では、縦幅は指の指紋面の０．２５倍程度のサイズのエリア１９９を有する指紋センサ１００を用いると想定するため、エリア方式でセンシングする場合は、スィープ方式でセンシングする場合に比べて、処理時間が短い。また、スィープ方式でセンシングする場合は、処理時間が長くなるが、照合の精度は高い。
【００５７】
メモリ１０２にはテーブル１１０の他に、画像データや各種の計算結果などが格納される。バス１０３は各部間の制御信号やデータ信号を転送するために用いられる。画像補正部１０４は画像入力部１０１から入力された指紋画像データについての濃淡補正を行なう。最大一致度位置探索部１０５は一方の指紋画像内に設定されたの複数の部分領域をテンプレートとし、該テンプレートと他方の指紋画像内で最も一致度の高い位置を探索する、いわゆるテンプレートマッチング部のようなものである。類似度計算部１０６はメモリ１０２に格納された最大一致度位置探索部１０５の探索結果情報を用いて、後述の移動ベクトルに基づく類似度を計算する。照合判定部１０７は類似度計算部１０６が算出した類似度により一致・不一致を判定する。記号生成部１０８は、指紋入力および照合方式判定部１０４２により判定された方式と照合判定部１０７による照合結果とに基づき、テーブル１１０を検索して該当する情報を読出す。読出された情報は、バッファ１３３に記号データ１１４として格納されて、バッファ１３３を介してＣＰＵ６２２の制御の元に図２のコンピュータまたは図３（Ａ）と（Ｂ）の携帯電話２に搭載された文書編集機能（文書編集プログラム）に渡されて、文書または文字列作成のための文字入力に利用される。携帯電話２であれば、文書編集機能は電子メール本文の編集機能などが挙げられる。
【００５８】
画像照合処理においては、登録データ記憶部２０２のテーブル２００と２０１からは登録データ読出部２０７により画像データが読出されて、読出された画像データは入力画像データと照合される参照画像データとして用いられる。
【００５９】
ここで情報生成のための参照画像を登録したテーブル２００と２０１について説明する。
【００６０】
図４（Ａ）と（Ｂ）には、スィープ方式のための参照画像データＢｌ（ｌ＝１１，１２，１３…，３０）が登録されたテーブル２００と、エリア方式のための参照画像データＢｈ（ｈ＝１，２，３…，１０）が登録されたテーブル２０１とが示される。
【００６１】
図４（Ａ）のテーブル２００には、指紋センサ１００によりスィープ方式に従い読取られたユーザの指紋の画像データＢｌと、画像データＢｌのそれぞれに対応付けて種別データＵｊ（ｊ＝１，２，３…，２０）が予め格納される。画像データＢｌは、ユーザの右手または左手の親指、人差指、中指、薬指および小指のそれぞれの指先の腹を、エリア１９９に載せてユーザの右手側から左手側へ（図中‘←’で示す）または左手側から右手側へ（図中‘→’で示す）へ動かした（スィープさせた）場合に読取られる指紋画像データを示す。種別データＵｊは、対応の画像データＢｌについて、当該画像データの指紋を読取る時の態様、および当該指紋（読取り対象）の別を示す。具体的には種別データＵｊはデータＵａ、ＵｂおよびＵｃからなる。データＵａは、態様として指紋読取り時の指を動かした方向（‘→’または‘←’）を示す。データＵｂは、当該指紋は右手および左手のいずれであるかを示す。データＵｃは、当該指紋は親指〜小指の５指のうちのいずれであるかを示す。
【００６２】
図４（Ｂ）のテーブル２０１には、指紋センサ１００によりエリア方式に従い読取られたユーザの指紋の画像データＢｈと、画像データＢｈのそれぞれに対応付けて種別データＴｉ（ｉ＝１，２，３…，１０）が予め格納される。画像データＢｈは、ユーザの右手または左手の親指、人差指、中指、薬指および小指のそれぞれの指先の腹を、エリア１９９に載せたままで動かさずに読取られる指紋画像データを示す。種別データＴｉは、対応の画像データＢｈについて、対応の指紋（読取り対象）の別を示す。具体的には種別データＴｉはデータＴｄとＴｅからなる。データＴｄは、当該指紋は右手および左手のいずれであるかを示す。データＴｅは、当該指紋は親指〜小指の５指のうちのいずれであるかを示す。
【００６３】
テーブル２００と２０１のデータの登録手順について説明する。当該登録手順は図２のコンピュータおよび図３（Ａ）と（Ｂ）の携帯電話２で同様である。まず、ユーザは、キーボード６５０を操作してコンピュータまたは携帯電話２を参照画像データのスィープ方式の登録モードおよびエリア方式の登録モードのいずれかに設定するので、コンピュータまたは携帯電話２の動作モードは設定された方式の登録モードに移行する。
【００６４】
スィープ方式の登録モードにおいては、ユーザは右手または左手のいずれかの指先をエリア１９９に載せてスィープ方式で指紋センサ１００に指紋を読取らせる。当該モードでは、ユーザは読取り態様（指を動かした方向）および読取り対象（右手または左手の別および親指〜小指の別）を示すデータをキーボード６５０を操作して入力する。ＣＰＵ６２２は、指紋センサ１００により読取られて出力された指紋の画像データを画像データＢｌとして、またキーボード６５０から入力されたデータを種別データＵｊとして、両データを登録データ記憶部２０２のテーブル２００のために予め確保された記憶エリアに対応付けて格納する。
【００６５】
このような手順に従い、右手および左手の全ての指の指紋をスィープ方式で読取り、画像データＢｌを入力して、入力した画像データＢｌのそれぞれと、当該画像データＢｌのためにキーボード６５０から入力された種別データＵｊとを対応付けてテーブル２００のために予め確保された記憶エリアに格納する。これにより、テーブル２００が生成される。
【００６６】
エリア方式の登録モードにおいては、ユーザは右手または左手のいずれかの指先をエリア１９９に載せてエリア方式で指紋センサ１００に指紋を読取らせる。当該モードでは、、ユーザは読取り対象（右手または左手の別および親指〜小指の別）を示すデータをキーボード６５０を操作して入力する。ＣＰＵ６２２は、指紋センサ１００から出力された指紋の画像データを画像データＢｈとして、またキーボード６５０から入力されたデータを種別データＴｉとして、両データを登録データ記憶部２０２のテーブル２０１のために予め確保された記憶エリアに対応付けて格納する。
【００６７】
このような手順に従い、右手および左手の全ての指の指紋をエリア方式で読取り、画像データＢｈを入力して、入力した画像データＢｈのそれぞれと、当該画像データＢｈのためにキーボード６５０から入力された種別データＴｉとを対応付けてテーブル２０１のために予め確保された記憶エリアに格納する。これにより、テーブル２０１が生成される。
【００６８】
なお、テーブル２００と２０１に格納される画像データＢｌとＢｈは、後述する図６のステップＴ１〜Ｔ５の手順に従い入力される。
【００６９】
次に、図５を参照して、テーブル１１０について説明する。本実施の形態では、たとえば電子メール編集のための‘かな’文字の入力には、『５０音表』に従い入力される。本実施の形態においては、エリア方式とスイープ方式とを組合わせてかな入力を行う。テーブル１１０は、『５０音表』に従う入力の際に参照されるものである。
【００７０】
『５０音表』は、行方向にあ行、か行、さ行、…、わ行の１０個の行が配置されて、列方向に各行について５つの音が配置される。‘かな’の１文字の音は、母音（‘Ａ’、‘Ｉ’、‘Ｕ’、‘Ｅ’、‘Ｏ’）のみ、または子音（‘Ｋ’、‘Ｓ’、‘Ｔ’、‘Ｎ’、‘Ｈ’、‘Ｍ’、‘Ｙ’、‘Ｒ’、‘Ｗ’）と母音の組合わせにより表記される。『５０音』のあ行、か行、さ行、…、わ行のうち、たとえば、あ行の全ての‘かな’の音は母音のみから表記されるが、他の行の‘かな’の音は子音と母音との組合わせで表記される。
【００７１】
テーブル１１０は上述のような『５０音表』の行と列に対応の項目‘行’と項目‘列’、およびテーブル２００と２０１に登録された種別データＴｉとＵｊの組合わせを示す項目‘Ｔｉ，Ｕｊ’の３種の項目を関連付けして有する。項目‘Ｔｉ，Ｕｊ’の要素として、テーブル２００と２１０の種別データＴｉとＵｊのデータＵａ、Ｕｂ、Ｕｃ、ＴｄおよびＴｅの値の組が予め登録される。項目‘行’の要素として、あ行、か行、さ行、…、わ行のそれぞれの行について、当該行の‘かな’の音を表記するために共通して用いられる子音（‘Ｋ’、‘Ｓ’、‘Ｔ’、‘Ｎ’、‘Ｈ’、‘Ｍ’、‘Ｙ’、‘Ｒ’、‘Ｗ’）が予め登録される。なお、あ行の５個の‘かな’の音については、母音のみで表記されるので、ここでは便宜的に‘Ａ’を要素として登録する。項目‘列’の要素として、各行の‘かな’の音を表記するための母音（‘Ａ’、‘Ｉ’、‘Ｕ’、‘Ｅ’、‘Ｏ’）が予め登録される。したがって、テーブル１１０では、『５０音表』の‘かな’は、項目‘行’のいずれかの要素（子音）と項目‘列’のいずれかの要素（母音）との組合せで指示される。そして、当該組合せを指定するために、項目‘Ｔｉ，Ｕｊ’の要素の値が用いられる。
【００７２】
したがって、テーブル１１０を、テーブル２００と２０１から読出した種別データＴｉまたはＵｊのデータＴａ、Ｔｂ、Ｔｃ、ＵａおよびＵｂの値に基づき検索することで、‘かな’の音を表記する母音と子音の組（あ行のみは母音と母音の組）特定して読出すことができる。
【００７３】
具体例として、テーブル１１０から「あ」（あ行の１番目の‘かな’文字）を読出す場合を想定する。この場合は、検索に用いる項目‘Ｔｉ，Ｕｊ’のデータＵａが‘右’を、データＵｂが‘親’を、データＵｃが‘→’をそれぞれ示し、データＴｄが‘右’を、データＴｅが‘親’をそれぞれ示す場合である。すなわち、ユーザがスイープ方式で右手の親指を左から右へ移動させて指紋画像を入力し、続いてエリア方式で右手の親指（指先中央部の指紋）の画像を入力した場合である。このように、本実施の形態では、ユーザは指紋センサ１００を用いた５０音に従う‘かな’の入力時には、まずスィープ方式で指紋の画像データを入力し、続いてエリア方式で指紋の画像データを入力すると想定する。
【００７４】
本実施の形態では、テーブル１１０の項目‘行’と‘列’の要素には、値として５０音のための母音と子音が登録されるとしたが、これに限定されない。たとえば、『５０音表』を行（Ｘａ）と列（Ｙｂ）の２次元配列と見なして、行（Ｘａ）の値と列（Ｙｂ）の値が登録されてもよい。つまり、２次元配列の‘行’はＸａ＝１，２，３，４，５…、１０の値域を有し、‘列’はＹｂ＝１，２，３，４，５の値域を有する。これにより、当該配列の各要素（Ｘａ，Ｙｂ）の値は５０音表の各かなに１対１で対応する。したがって、テーブル１１０を種別データＴｉおよびＵｊに基づき検索して対応する配列要素（Ｘａ，Ｙｂ）の値を読出すことで、読出した配列要素（Ｘａ，Ｙｂ）の値に対応する‘かな’を『５０音表』から一意に特定することができる。特定した当該‘かな’を文字入力のために用いることができる。
【００７５】
情報生成装置１における画像照合を用いた情報の生成（入力）方法について、図６のフローチャートに従い説明する。図６のフローチャートに従うプログラムは図２のコンピュータまたは図３（Ａ）と（Ｂ）の携帯電話２において所定のアプリケーションプログラムが起動されるときに所定メモリからＣＰＵ６２２により読出されて実行される。所定アプリケーションプログラムは、電子メールなどの文書編集のプログラムを想定する。なお、テーブル１１０はメモリ１０２に格納されて、またテーブル２００および２０１は予め登録データ記憶部２０２に格納されていると想定する。
【００７６】
まず指が指紋センサ１００の指紋読取り面のエリア１９９に載せられるまで待機する(ステップＴ１〜Ｔ４)。
【００７７】
初めに制御部１０９は、画像入力部１０１へ画像入力開始の信号を送り、その後、画像入力終了信号を受信するまで待機する。画像入力部１０１は照合を行なう画像データＡ１を指紋センサ１００から入力すると、バス１０３を通してメモリ１０２の所定アドレスへ格納する（ステップＴ１）。画像入力部１０１は、画像データＡ１の入力が完了した後、制御部１０９に画像入力終了信号を送る。
【００７８】
次に制御部１０９は画像補正部１０４に画像補正開始信号を送り、その後、画像補正終了信号を受信するまで待機する。多くの場合、入力画像は画像入力部１０１の特性や指紋自体の乾燥度合いや指を押し付ける圧力に対して各画素の濃淡値や全体の濃度分布が変化するので画質が一様ではないから、入力画像データをそのまま照合に用いることは適当でない。そこで画像補正部１０４は、画像入力時の条件の変動を抑制するように入力画像の画質を補正する（ステップＴ２）。具体的には、入力画像データに対応の画像全体もしくは画像を分割した小領域ごとに、ヒストグラムの平坦化（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ９８）や画像の二値化処理（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ６６−６９）などを、メモリ１０２に格納された画像データＡ１に対して施す。
【００７９】
画像補正部１０４は画像データＡ１に対する画像補正処理の終了後、制御部１０９に画像補正処理終了信号を送る。
【００８０】
以上の処理を、入力があるまで繰り返す(ステップＴ３、Ｔ４)。
ステップＴ３の処理を、図７に従って説明する。画像の黒画素(指紋画像の嶺線に相当)の数を、背景となる白画素も含めた全体の画素数で割り、黒画素の割合を示す値Bratioを計算する(ステップSB001)。値Bratioが、ある値MINBratioを超えていれば指が指紋読取り面のエリア１９９に置かれているので入力有りと判定して元の処理に‘Ｙ’を返し、そうでなければ入力無しと判定して‘Ｎ’を返す(ステップＳＢ００２〜ＳＢ００４)。
【００８１】
図６に戻り、ステップＴ３の処理から‘Ｎ’が返された場合にはステップＴ１の処理に戻り、以降の処理を繰返すが、‘Ｙ’が返された場合は、入力して補正された画像データＡ１をメモリ１０２の特定アドレスに格納する(ステップＴ５)。そして、メモリ１０２上の所定アドレスに格納されている図６の処理を制御するための変数ｋと移動累積ベクトルＶsumをそれぞれ初期化する(ステップＴ６、Ｔ７)。続いて、変数ｋの値に１を足す(ステップＴ８)。
【００８２】
次に、ステップＴ１およびＴ２と同様に、ｋ＋１番目の画像データＡｋ+1を入力し、画像データＡｋ+1について補正を行なう(ステップＴ９、Ｔ１０)。
【００８３】
1つ前に入力したスナップショット画像の画像データＡｋと次に入力したスナップショット画像の画像データＡｋ+1との相対的位置関係を示す移動ベクトルＶｋ，ｋ＋１を計算する(ステップＴ１１)。これを図８のフローチャートに従って説明する。
【００８４】
図８のフローチャートでは、まず、制御部１０９はスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５では、ステップＳ１０３からステップＳ１０８に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。
【００８５】
ここでのテンプレートマッチング処理は、概略、画像データＡｋとＡｋ+1間で画像データＡｋ+１の複数の部分画像各々が画像データＡｋのどの部分領域の画像に最も一致するかの探索、つまり最大一致度位置を探索する処理である。たとえば、図９（Ａ）で言えば、スナップショット画像データＡ２の複数の部分画像Ｑ１、Ｑ２、・・・の各々がスナップショット画像データＡ１の部分画像Ｍ１、Ｍ２、・・・の中で最も一致する部分画像の位置を探索する。以降で、その詳細を説明する。
【００８６】
ステップＳ１０２ではカウンタの変数ｉを１に初期化する。ステップＳ１０３では画像データＡｋ+１の画像上において４画素ライン分の領域を縦方向４画素×横方向４画素毎に分割した部分領域Ｑｉとして規定される部分領域の画像を、テンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定する。
【００８７】
ここでは、部分領域Ｑｉは計算を簡単にするために矩形状としているが、これに特定されない。ステップＳ１０４ではステップＳ１０３で設定したテンプレートに対し、画像データＡｋの画像内で最も一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）の高いデータの場所を探索する。具体的には、テンプレートとして用いる部分領域Ｑｉの左上の角を基準とした座標（ｘ，ｙ）の画素濃度をＱｉ（ｘ，ｙ）とし、画像データＡｋの左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度をＡｋ（ｓ，ｔ）とし、部分領域Ｑｉの幅をｗ，高さをｈとし、また、画像ＱｉとＡｋの各画素の取りうる最大濃度をＶ０とし、画像データＡｋの画像における座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）を、たとえば以下の（式１）に従い各画素の濃度差を元に計算する。
【００８８】
【数１】
2007094862.tif 000003
【００８９】
画像データＡｋの画像内において座標（ｓ、ｔ）を順次更新して座標（ｓ、ｔ）における一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を計算し、その中で最も大きい値を取る位置が最も一致度が高いとし、その位置での部分領域の画像を部分領域Ｍｉとし、その位置での一致度を最大一致度Ｃｉｍａｘとする。ステップＳ１０５ではステップＳ１０４で算出した部分領域Ｑｉの画像データＡｋの画像内における最大一致度Ｃｉｍａｘをメモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ステップＳ１０６では、移動ベクトルＶｉを以下の（式２）に従い計算して求めて、メモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ここで、上述のように、画像データＡｋ＋１の画像内に設定された位置Ｐに対応の部分領域Ｑｉに基づいて、画像データＡｋの画像内をスキャンして部分領域Ｑｉと最も一致度が高い位置Ｍの部分領域Ｍｉが特定されたとき、位置Ｐから位置Ｍへの方向ベクトルを、移動ベクトルと呼ぶ。
【００９０】
Ｖｉ＝（Ｖｉｘ、Ｖｉｙ）＝（Ｍｉｘ−Ｑｉｘ、Ｍｉｙ−Ｑｉｙ）…（式２）
（式２）で、変数ＱｉｘとＱｉｙは部分領域Ｑｉの基準位置のｘ座標とｙ座標であり、たとえば画像データＡｋの画像内における部分領域Ｑｉの左上角の座標に対応する。また変数ＭｉｘとＭｉｙは部分領域Ｍｉの探索結果である最大一致度Ｃｉｍａｘの位置でのｘ座標とｙ座標を示し、たとえば画像データＡｋの画像内におけるマッチングした位置での部分領域Ｍｉの左上角の座標に対応する。
【００９１】
ステップＳ１０７では変数ｉの値が部分領域の総個数ｎ以下を示すか否かを判定し、変数ｉの値が部分領域の個数ｎ未満であれば処理をＳ１０８に移し、ｎ以上であれば処理をＳ１０９に移す。ステップＳ１０８では変数ｉの値に１加える。以降、変数ｉの値が部分領域の個数ｎ以下の間はステップＳ１０３からＳ１０８の処理を繰返し行い、すべての部分領域Ｑｉに関しテンプレートマッチングを行い、それぞれの部分領域Ｒｉの最大一致度Ｃｉｍａｘと、移動ベクトルＶｉとを計算していく。
【００９２】
最大一致度位置探索部１０５は上記のように順次計算されるすべての部分領域Ｑｉに関する最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとをメモリ１０２の所定アドレスに格納したのち、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０９に送り、処理を終了する。
【００９３】
続いて制御部１０９は類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分領域Ｑｉの移動ベクトルＶｉや最大一致度Ｃｉｍａｘなどの情報を用いて、図８のステップＳ１０９からステップＳ１２２に示される処理を行い類似度計算を行なう。
【００９４】
ここで、類似度計算処理とは、概略、上記テンプレートマッチング処理で求められた複数の部分画像各々に対応する最大一致度位置を用いて２つの画像データＡｋとＡｋ+１の画像間の類似度を計算する処理である。以降で、その詳細を説明する。なお、スナップショット画像間のデータは通常、同一の人物から得られたデータであるため、この類似度計算処理は行わなくてもよい。以下、２つの類似度を比較して、比較結果に基づき一方の類似度が他方の類似度よりも大きいとは、一方の類似度が他方の類似度よりも類似の程度が高いことを示し、小さいとは、一方の類似度が他方の類似度よりも類似の程度が低いことを示す。
【００９５】
ステップＳ１０９では類似度Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）を０に初期化する。ここで類似度Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）とは、画像データＡｋと画像データＡｋ+1の画像間の類似度を格納する変数とする。したがって、以下の説明では変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）と言う場合もある。
【００９６】
ステップＳ１１０では基準とする移動ベクトルＶｉのサブスクリプトｉを１に初期化する。ステップＳ１１１では、基準となる移動ベクトルＶｉに関する類似度Ｐｉを０に初期化する。ステップＳ１１２では、移動ベクトルＶｊのサブスクリプトｊを１に初期化する。ステップＳ１１３では、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊを以下の（式３）に従い計算する。
【００９７】
【数２】
2007094862.tif 000004
【００９８】
ここで、変数ＶｉｘとＶｉｙは移動ベクトルＶｉのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根、Ｘ＾２はＸの二乗を計算する計算式である。
【００９９】
ステップＳ１１４では、移動ベクトルＶｉとＶｊのベクトル差ｄＶｉｊに関し所定の定数εと比較し、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かを判定する。ベクトル差ｄＶｉｊが定数εより小さければ、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一と見なして処理をステップＳ１１５に移し、逆に大きければ実質的に同一とは見なさず処理をステップＳ１１６に移す。ステップＳ１１５では類似度Ｐｉを以下の（式４）〜（式６）を用いて増加させる。
【０１００】
Ｐｉ＝Ｐｉ＋α…（式４）
α＝１…（式５）
α＝Ｃｊｍａｘ…（式６）
（式４）における変数αは類似度Ｐｉを増加させる値である。（式５）のようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、（式６）のようにα＝Ｃｊｍａｘとした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度Ｃｉｍａｘの総和Ｃｊｍａｘとなる。またベクトル差ｄＶｉｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。
【０１０１】
ステップＳ１１６はサブスクリプトｊの値が部分領域の総個数ｎより小さいかどうかを判定し、サブスクリプトｊの値が部分領域の個数ｎより小さい場合は処理をステップＳ１１７に移し、以上の場合には処理をステップＳ１１８に移す。ステップＳ１１７ではサブスクリプトｊの値を１増加させて、Ｓ１１３の処理に戻る。ステップＳ１１１からステップＳ１１７の処理により、基準とした移動ベクトルＶｉに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｉが計算される。ステップＳ１１８では移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉと類似度Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）とを比較して、比較結果が類似度Ｐｉが現在までの最大の類似度（類似度Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1））より大きいことを示せば処理をＳ１１９に移し、以下であることを示すならば処理をＳ１２０に移す。
【０１０２】
ステップＳ１１９では、変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）に移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉの値を設定する。ステップＳ１１８とステップＳ１１９では、移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）の値）より大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｉが現在までのサブスクリプトｉが示す移動ベクトルＶｉの中で最も基準として正当であるとしている。
【０１０３】
移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉの値が、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）の値）以下である場合にはステップＳ１２０では基準とする移動ベクトルＶｉのサブスクリプトｉの値と部分領域の個数（変数ｎの値）を比較する。サブスクリプトｉの値が部分領域の個数ｎより小さければ処理をステップＳ１２１に移しサブスクリプトｉの値を１増加させる。
【０１０４】
ステップＳ１０９からステップＳ１２１の処理により、画像データＡｋと画像データＡｋ＋１の画像間の類似度が変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）の値として計算される。類似度計算部１０６は上記のように計算した変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、変数ｉの値が総個数ｎ以上であれば（Ｓ１２０でＮＯ）、ステップＳ１２２により、領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ,ｋ+1を次の（式７）で計算して、計算結果をメモリ１０２に格納する。
【０１０５】
【数３】
2007094862.tif 000005
【０１０６】
ここで、領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ,ｋ+1を算出する意図は、次のようである。つまり、スナップショット画像データＡｋとＡｋ+１の画像間の相対的位置関係を、上記各スナップショット画像の各々の部分領域Ｑｉの移動ベクトルＶｉの組の平均値を元に算出することである。たとえば、図９（Ａ）と図９（Ｂ）を参照するならば、領域移動ベクトルＶ１、Ｖ２、・・・の平均ベクトルがベクトルＶ１２である。
【０１０７】
平均ベクトルＶｋ,ｋ+1を求めた後、制御部１０９からスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５に計算終了信号を送り、処理を終了する。
【０１０８】
図６に戻り、次に、メモリ１０２上の移動ベクトルを累積したベクトルＶsumに、ステップＴ１１で求めた移動ベクトルＶｋ,ｋ+1をベクトルとして足し、その結果を新しいＶsumの値とする(ステップＴ１２)。
【０１０９】
次に、指紋入力および照合方式判定部１０４２は、図１０のフローチャートに従って指紋入力および照合のための方式を判定する(ステップＴ１３)。ここでの判定結果は、エリアセンシング方式、スィープセンシング方式およびこのいずれ方式にも該当しない（未判定）の別を示す。
【０１１０】
図１０の手順では、図６のＴ８〜Ｔ１５処理をループする回数が変数READTIMEが示す所定回数に達した時点で、照合方式として適用するのはスィープ方式かエリア方式かを判定している。Ｔ８〜Ｔ１５処理をループする回数は指紋入力および照合方式判定部１０４２の図示のないカウンタによりカウントされていると想定する。また、指紋入力および照合のための方式の判定結果を示す照合方式データ１１１はメモリ１０２に格納される。メモリ１０２の照合方式データ１１１には図６の処理開始時には初期値（たとえば‘未判定’）が設定されていると想定する。
【０１１１】
まず、上述のカウンタが示すＴ８〜Ｔ１５のループ回数が３回以上を示し、かつ既にこの処理において‘スィープ方式’と判定されている場合には、すなわち（ｋ≧３）かつ、メモリ１０２にから読出した照合方式データ１１１が‘スィープ方式’と設定されていれば、"スィープ方式"と判定する(ステップＳＴ００１、ＳＴ００４)。そうでなくて、メモリ１０２上の変数ｋの値を参照し、変数ｋの値が変数READTIMEの値以下を示すならばメモリ１０２の照合方式データ１１１に"未判定"と設定（照合方式データ１１１を更新）する(ステップＳＴ００２とＳＴ００６)。指紋センサ１００を介して画像入力部１に画像が入力開始してから、一定時間が経過したか否かの判定（ステップＳＴ００２）は、Ｔ８〜Ｔ１５処理をループする回数を示すカウンタの値が変数READTIMEの値以上になったか否かにより判定する。
【０１１２】
"未判定"でなくて、メモリ１０２上の変数Ｖsumの絶対値が示す移動累積ベクトルの長さ|Ｖsum|を計算し、その絶対値が変数AREAMAXが示す所定値未満であれば"エリア方式"と、そうでなければ"スィープ方式"と判定し、判定結果をメモリ１０２の照合方式データ１１１に設定する(ステップＳＴ００３〜ＳＴ００５)。その後、図６の元の処理にリターンする。変数AREAMAXが示す所定値とは、指紋センサ１００のエリア１９９において指が移動しながら画像読取りがされたかを判定するための閾値であり、実験により予め求められてメモリ１０２に格納されていると想定する。
【０１１３】
制御部１０９は、ステップＴ１４において、ステップＴ１３の判定結果である照合方式データ１１１が‘エリア方式’を示す場合は処理をステップＴ１６に分岐させ、‘スィープ方式’を示す場合はステップＴ１５に分岐させ、‘未判定’を示す場合にはステップＴ８に戻す。
【０１１４】
スィープ方式の場合はステップＴ１５において、入力したスナップショット画像Ａｋの総数（変数ｋの値）が変数ＮＳＷＥＥＰが示す規定数に達したと判定された場合には次のステップＴ１６の処理を行い、規定数に達しないと判定された場合には、ステップＴ８の処理に戻る。この変数ＮＳＷＥＥＰはスィープ方式のための所定の照合精度を得るために必要なスナップショット画像の枚数を示し、実験により予め求められてメモリ１０２に格納されていると想定する。
【０１１５】
次に制御部１０９は照合処理部１１を用いた図１１（Ａ）と（Ｂ）の画像照合処理（ステップＴ１６）を行ない、続いて図１２の記号列生成処理（ステップＴ１７）を行なう。以上のステップＴ１〜Ｔ１７の処理は、ステップＴ１８において情報入力の終了指示が与えられたと判定される（ステップＴ１８でＹＥＳ）まで繰返される。情報入力の終了の指示は、ユーザが、たとえばキーボード６５０を操作して与えると想定する。入力終了の指示が与えられないと判定されると（ステップＴ１８でＮＯ）、ステップＴ１の処理に戻り、以降同様にして情報の入力のための処理が繰返される。
【０１１６】
テーブル２００または２０１を用いた画像照合処理（Ｔ１６）について、図１１（Ａ）と（Ｂ）を参照して説明する。
【０１１７】
ステップＴ１４で‘スィープ方式’と判定された場合には、指紋センサ１００のエリア１９９と指（指紋）との相対的な位置関係は変化しない（固定）とした態様で読取られた固定画像データの照合のための図１１（Ａ）の処理が実行（能動化）される。図１１（Ａ）においては、まず、制御部１０９は登録データ読出部２０７に対し、Ｔ１４で判定された方式に従う登録データ読出の開始信号を送り、登録データ読出終了信号を受信するまで待機する。
【０１１８】
登録データ読出部２０７は登録データ読出開始信号を受信すると、テーブル２００の画像データＢｌをカウントするための変数ｌに１をセットする（ステップＳＰ０８）。変数ｌの値は画像データＢｌのサブスクリプトの値を示す。続いて、メモリ１０２の照合方式データ１１１が示す方式（スィープ方式）に従い、登録データ記憶部２０２のテーブル２００から参照画像データである画像データＢｌを読出す（ステップＳＰ０２）。今、変数ｌは値１であるから、テーブル２００の画像データＢ１が読出される。読出した画像データＢｌの画像を参照画像Ｂと呼ぶ。参照画像Ｂの部分領域Ｒｉのデータを画像データＢｌから読出してメモリ１０２の所定アドレスへ格納する。
【０１１９】
以降、変数ｌの値を１づつインクリメントしながら、入力画像Ａｋと参照画像Ｂとを照合し、両画像は一致しているとの照合結果が出力される（ステップＳＰ０５でＹＥＳ）まで、参照画像データの読出しと照合が繰返される。
【０１２０】
ステップＴ１４で‘エリア方式’と判定された場合には、指紋センサ１００のエリア１９９と指（指紋）との相対的な位置関係は変化する態様で読取られた変化画像データの照合のための図１１（Ｂ）の処理が実行（能動化）される。図１１（Ｂ）の処理では参照画像Ｂの画像データＢｈが、テーブル２０１から画像データＢｈのサブスクリプトの値を示す変数ｈを１づつインクリメントしながら読出す（ステップＳＰ０８、ＳＰ０９およびＳＰ１０）。その他の処理は図１１（Ａ）の処理と同じである。
【０１２１】
画像データＡｋと画像データＢの両画像を用いた照合処理および判定が行われる。この処理を、エリア方式と判定された場合の処理（ステップＳＰ０３、ＳＰ０４）と、スィープ方式と判定された場合の処理（ステップＳＰ１１、ＳＰ１２）とに分けて説明する。
【０１２２】
入力した画像データＡｋを画像データＡと想定して、エリア方式と判定された場合の、画像データＡと画像データＢとを照合処理（ステップＳＰ０３、ＳＰ０４）する。その手順を図１３のフローチャートに従って説明する。
【０１２３】
制御部１０９は最大一致度位置探索部１０５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。最大一致度位置探索部１０５では、ステップＳ２０１からステップＳ２０７に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。
【０１２４】
ここでのテンプレートマッチング処理は、たとえば図２０（Ａ）の部分領域Ｒ１、Ｒ２、…Ｒｎが図２０（Ｂ）の部分領域Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎのいずれに移動したのかを求める処理である。
【０１２５】
まず、ステップＳ２０１ではカウンタの変数ｉを１に初期化する。ステップＳ２０２では画像データＡの画像から部分領域Ｒｉとして規定される部分領域の画像をテンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定する。
【０１２６】
ここでは、画像データＡの画像内に設定される部分領域Ｒｉは計算を簡単にするために矩形状としているが、これに特定されない。ステップＳ２０３ではステップＳ２０２で設定したテンプレートに対し、画像データＢの画像内で最も一致度の高い、つまり画像内のデータが最も一致する場所を探索する。具体的には、テンプレートとして用いる部分領域Ｒｉの左上の角を基準とした座標（ｘ，ｙ）の画素濃度をＲｉ（ｘ，ｙ）とし、画像データＢの画像の左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度をＢ（ｓ，ｔ）とし、部分領域Ｒｉの幅をｗ，高さをｈとし、また、画像データＡとＢの各画素の取りうる最大濃度をＶ０とし、画像データＢの画像における座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）をたとえば以下の（式８）に従い各画素の濃度差を元に計算する。
【０１２７】
【数４】
2007094862.tif 000006
【０１２８】
画像データＢの画像内において座標（ｓ、ｔ）を順次更新して座標（ｓ、ｔ）における一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を計算し、その中で最も大きい値を取る位置が最も一致度が高いとし、その位置での部分領域の画像を部分領域Ｍｉとし、その位置での一致度を最大一致度Ｃｉｍａｘとする。ステップＳ２０４ではステップＳ２０３で算出した部分領域Ｒｉの画像データＢの画像内における最大一致度Ｃｉｍａｘをメモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ステップＳ２０５では、移動ベクトルＶｉを以下の（式９）に従い計算して求めて、メモリ１０２の所定アドレスに記憶する。
【０１２９】
ここで、上述のように、画像データＡの画像内に設定された位置Ｐに対応の部分領域Ｒｉに基づいて、画像データＢの画像内をスキャンして部分領域Ｒｉと最も一致度が高い位置Ｍの部分領域Ｍｉが特定されたとき、位置Ｐから位置Ｍへの方向ベクトルを、移動ベクトルと呼ぶ。これは、指紋センサ１００のエリア１９９における指の置かれ方は一様でないことから、一方の画像、たとえば画像データＡの画像を基準にすると他方の画像データＢの画像は移動したように見えることによる。
【０１３０】
Ｖｉ＝（Ｖｉｘ、Ｖｉｙ）＝（Ｍｉｘ−Ｒｉｘ、Ｍｉｙ−Ｒｉｙ）…（式９）
（式９）で、変数ＲｉｘとＲｉｙは部分領域Ｒｉの基準位置のｘ座標とｙ座標であり、たとえば画像データＡの画像内における部分領域Ｒｉの左上角の座標に対応する。また変数ＭｉｘとＭｉｙは部分領域Ｍｉの探索結果である最大一致度Ｃｉｍａｘの位置でのｘ座標とｙ座標であり、たとえば画像データＢの画像内におけるマッチングした位置での部分領域Ｍｉの左上角の座標に対応する（図９（Ｃ）と（Ｄ）を参照）。
【０１３１】
ステップ２０６ではカウンタ変数ｉの値が部分領域の総個数ｎ未満か否かを判定し、変数ｉの値が部分領域の個数ｎ未満であれば処理をＳ２０７に移し、そうでなければ処理をＳ２０８に移す。ステップＳ２０７では変数ｉの値に１加える。以降、変数ｉの値が部分領域の総個数ｎ未満を示す間はステップＳ２０２からＳ２０７を繰返し行なう。この繰返しにおいて、全ての部分領域Ｒｉに関しテンプレートマッチングを行い、それぞれの部分領域Ｒｉの最大一致度Ｃｉｍａｘと、移動ベクトルＶｉとを計算していく。
【０１３２】
最大一致度位置探索部１０５は上記のように順次計算されるすべての部分領域Ｒｉに関する最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとを、メモリ１０２の所定アドレスに格納した後に、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０９に送り、処理を終了する。
【０１３３】
続いて制御部１０９は類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分領域Ｒｉの移動ベクトルＶｉや最大一致度Ｃｉｍａｘなどの情報を用いて、図８のステップＳ２０８からステップＳ２２０に示される処理を行い類似度計算を行なう。
【０１３４】
ここでの類似度計算処理は、たとえば図２０（Ｃ）に示されるように、部分領域に関する（ｘ、ｙ）で示される２次元の移動ベクトルの多くが、当該２次元ベクトルが張られるベクトル空間（２次元空間）の所定の領域内に収まっているか否かを計算する処理である。当該２次元空間は直交するＸ軸とＹ軸により規定される平面座標空間であり、移動ベクトルＶｉの成分は平面座標空間における座標（ｘ、ｙ）を用いて示される。
【０１３５】
ステップＳ２０８では類似度Ｐ（Ａ，Ｂ）を０に初期化する。ここで類似度Ｐ（Ａ，Ｂ）とは、画像データＡと画像データＢの画像間の類似度を格納する変数とする。したがって、類似度Ｐ（Ａ，Ｂ）は変数Ｐ（Ａ，Ｂ）という場合もある。
【０１３６】
ステップＳ２０９では基準とする移動ベクトルＶｉのサブスクリプトｉの値を１に初期化する。ステップＳ２１０では、基準となる移動ベクトルＶｉに関する類似度Ｐｉの値を０に初期化する。ステップＳ２１１では、移動ベクトルＶｊのサブスクリプｊの値を１に初期化する。ステップＳ２１２では、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊを以下の（式１０）に従い計算する。
【０１３７】
【数５】
2007094862.tif 000007
【０１３８】
ここで、変数ＶｉｘとＶｉｙは移動ベクトルＶｉ（２次元ベクトル）のＸ軸と平行なｘ方向成分とＹ軸方向と平行なｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根を計算する式である。
【０１３９】
ステップＳ２１３では、移動ベクトルＶｉとＶｊのベクトル差ｄＶｉｊに関し定数εと比較し、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かを判定する。ベクトル差ｄＶｉｊが定数εより小さければ、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一と見なして処理をステップＳ２１４に移し、逆に大きければ実質的に同一とは見なさず処理をステップＳ２１５に移す。ステップＳ２１４では類似度Ｐｉを以下の（式１１）〜（式１３）で増加させる。
【０１４０】
Ｐｉ＝Ｐｉ＋α…（式１１）
α＝１…（式１２）
α＝Ｃｊｍａｘ…（式１３）
（式１１）における変数αは類似度Ｐｉを増加させる値である。（式１２）のようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、（式１３）のようにα＝Ｃｊｍａｘとした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｉｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。
【０１４１】
ステップＳ２１５はサブスクリプトｊの値が部分領域の総個数ｎより小さいかどうかを判定し、サブスクリプトｊの値が部分領域の個数ｎより小さい場合は処理をステップＳ２１６に移し、以上の場合には処理をステップＳ２１７に移す。ステップＳ２１６ではサブスクリプトｊの値を１増加させる。ステップＳ２１０からステップＳ２１６の処理により、基準とした移動ベクトルＶｉに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｉが計算される。ステップＳ２１７では移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉと変数Ｐ（Ａ，Ｂ）とを比較を行い、類似度Ｐｉが現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値）より大きければ処理をＳ２１８に移し、以下であれば処理をＳ２１９に移す。
【０１４２】
ステップＳ２１８では、変数Ｐ（Ａ，Ｂ）に移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉの値を設定する。ステップＳ２１７とＳ２１８では、移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値）と比べ大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｉが現在までのサブスクリプトｉが示す移動ベクトルＶｉの中で最も基準として正当であるとしている。
【０１４３】
ステップＳ２１９では基準とする移動ベクトルＶｉのサブスクリプトｉの値と部分領域の総個数（変数ｎの値）とを比較する。サブスクリプトｉの値が部分領域の総個数ｎより小さければ処理をステップＳ２２０に移すが、以上であれば処理を終了する。ステップＳ２２０ではサブスクリプトｉの値を１増加させて、ステップＳ２１０の処理に戻る。
【０１４４】
ステップＳ２０８からステップＳ２２０により、画像データＡと画像データＢの両画像間における類似度が変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値として計算される。類似度計算部１０６は上記のように計算した変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、制御部１０９へ類似度計算終了信号を送り、処理を終了する。
【０１４５】
図１１（Ｂ）に戻り、続いて制御部１０９は照合判定部１０７に照合判定開始信号を送り、照合判定終了信号を受信するまで待機する。照合判定部１０７は照合し判定する（ステップＳＰ０４）。具体的には、メモリ１０２に格納された変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値で示される類似度と予め定められた照合閾値Ｔとを比較する。比較結果、変数Ｐ（Ａ，Ｂ）≧Ｔならば画像データＡと画像データＢの両画像は同一指紋から採取されたものと判定しメモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘一致’を示す値、たとえば‘１’を書込み、そうでなければ異なる指紋から採取されたものと判定し、メモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘不一致’を示す値、たとえば‘０’を書込む。その後、制御部１０９へ照合判定終了信号を送り処理を終了する。
【０１４６】
ステップＳＰ０５では、登録データ読出部２０７は、ステップＳＰ０４においてメモリ１０２の所定アドレスに格納されたデータを読出して、読出したデータが‘１’（一致）であれば、処理をステップＳＰ０７に移すが、‘０’（不一致）であればステップＳＰ０６において変数ｈを１インクリメントして、処理をステップＳＰ０２に戻し、ステップＳＰ０２以降の処理を繰返す。
【０１４７】
ステップＳＰ０７では、登録データ読出部２０７は、テーブル２０１から、‘一致’と判定された画像データＢｈに対応の種別データＴｉを読出して、メモリ１０２に種別データ１１２として格納する。その後、図６の処理に戻る。
【０１４８】
次に、スィープ方式で図１１（Ａ）のステップＳＰ１１とＳＰ１２の類似度計算および照合判定を行った場合についての処理を図１４のフローチャートに従って説明する。
【０１４９】
制御部１０９は最大一致度位置探索部１０５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。最大一致度位置探索部１０５では、ステップＳ００１からステップＳ００７に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。
【０１５０】
ここでのテンプレートマッチング処理は、スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５で算出された基準位置を反映した一組のスナップショット画像のそれぞれが、それら一組のスナップショット画像とは別の画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である各々の最大一致度位置を探索する処理である。以降で、その詳細を説明する。
【０１５１】
ステップＳ００１ではカウンタの変数ｋを１に初期化する。変数ｋは図１４の処理中の各データを特定するサブスクリプトとして参照される。ステップＳ００２ではスナップショット画像データＡ（スナップショット画像データＡｋに対応する）の画像の左上の角を基準とした座標に領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ,ｋ+1の総和Ｐｋを加えたＡ´ｋとして規定される部分領域の画像データをテンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定する。ここで、総和Ｐｋは（式１４）で規定される。
【０１５２】
【数６】
2007094862.tif 000008
【０１５３】
ステップＳ００３ではステップＳ００２で設定したテンプレートに対し、画像データＢの画像内で最も一致度の高い、つまり画像内のデータが最も一致する場所を探索する。具体的には、テンプレートとして用いる画像データＡ´ｋが示す部分領域の左上の角を基準とした座標（ｘ，ｙ）の画素濃度をＡ´ｋ（ｘ，ｙ）とし、画像データＢの画像の左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度をＢ（ｓ，ｔ）とし、部分領域Ａ´ｋの幅をｗ，高さをｈとし、また、画像データＡ´ｋとＢの各画素の取りうる最大濃度をＶ０とし、画像Ｂにおける座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）をたとえば以下の（式１５）に従い各画素の濃度差を元に計算する。
【０１５４】
【数７】
2007094862.tif 000009
【０１５５】
画像データＢの画像内において座標（ｓ，ｔ）を順次更新して座標（ｓ，ｔ）における一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を計算する。そして、算出された一致度Ｃ（ｓ，ｔ）の中で最も大きい値の一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を有する座標（ｓ，ｔ）の位置が最も一致度が高いと判定する。そして、その位置での部分領域の画像を部分領域Ｍｋとし、その位置での一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を最大一致度を示す変数Ｃｋｍａｘに設定する。ステップＳ００４ではステップＳ００３で算出した画像データＡ´ｋが示す部分領域の画像データＢが示す画像内における最大一致度Ｃｋｍａｘを、メモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ステップＳ００５では、移動ベクトルＶｋを以下の（式１６）に従い計算して求めて、メモリ１０２の所定アドレスに記憶する。
【０１５６】
ここで、上述のように、画像データＡ´ｋの画像内の位置Ｐに対応の部分領域に基づいて、画像データＢの画像内をスキャンして当該部分領域と最も一致度が高い位置Ｍの画像データの部分領域Ｍｋが特定されたとき、位置Ｐから位置Ｍへの方向ベクトルを、移動ベクトルと呼ぶ。これは、指紋センサ１００のエリア１９９における指の置かれ方は一様でないことから、一方の画像、たとえば画像データＡｋの画像を基準にすると他方の画像データＢの画像は移動したように見えることによる。
【０１５７】
Ｖｋ＝（Ｖｋｘ、Ｖｋｙ）＝（Ｍｋｘ−Ａ´ｋｘ、Ｍｋｙ−Ａ´ｋｙ）…（式１６）
（式１６）で、変数Ａ´ｋｘとＡ´ｋｙはスナップショット画像データＡｋの画像の左上の角を基準とした座標に領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ,ｋ+1の総和Ｐnを加えた画像データＡ´ｋが示す部分領域の基準位置のｘ座標とｙ座標である。また変数ＭｋｘとＭｋｙは画像データＡ´ｋが示す部分領域の探索結果である最大一致度Ｃｋｍａｘの位置でのｘ座標とｙ座標であり、たとえば画像データＢの画像内におけるマッチングした位置での部分領域Ｍｋの左上角の座標に対応する。
【０１５８】
ステップＳ００６ではカウンタ変数ｋの値が部分領域の総個数ｎ未満か否かを判定し、変数ｋの値が部分領域の個数ｎ未満であれば処理をＳ００７に移し、そうでなければ処理をＳ００８に移す。ステップＳ００７では変数ｋの値に１加える。以降変数ｋの値が部分領域の総個数ｎ未満の間はステップＳ００２からＳ００７を繰返し行なう。繰返す過程において、すべての部分領域Ａ´ｋに関しテンプレートマッチングを行い、それぞれの部分領域Ａ´ｋの最大一致度Ｃｋｍａｘと、移動ベクトルＶｋとを計算していく。
【０１５９】
最大一致度位置探索部１０５は上記のように順次計算されるすべての部分領域Ａ´ｋに関する最大一致度Ｃｋｍａｘと移動ベクトルＶｋとをメモリ１０２の所定アドレスに格納したのち、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０９に送り、処理を終了する。
【０１６０】
続いて制御部１０９は類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分領域Ａ´ｋの移動ベクトルＶｋや最大一致度Ｃｋｍａｘなどの情報を用いて、図１４のステップＳ００８からステップＳ０２０に示される処理を行い類似度計算を行なう。
【０１６１】
ここでの類似度計算処理は、上記テンプレートマッチング処理においてスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５により算出された基準位置を反映した一組のスナップショット画像のそれぞれと、それら一組のスナップショット画像とは異なる他の画像において探索された最大の一致度となる部分領域の画像の位置を示す最大一致度位置を用いて、この探索された各々の部分領域に対応の、最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量が、所定の閾値内に収まっていることを計算する。その計算結果に従い類似度を判定し、判定した類似度に基づいて、一組のスナップショット画像が他の画像と一致するか否か判定する処理である。以降で、その詳細を説明する。
【０１６２】
ステップＳ００８では類似度Ｐ（Ａ´，Ｂ）を０に初期化する。ここで類似度Ｐ（Ａ´，Ｂ）とは、１つのスナップショット画像の画像データＡ´と画像データＢの両画像間の類似度を格納する変数とする。したがって、Ｐ（Ａ´，Ｂ）を変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）ということがある。ステップＳ００９では基準とする移動ベクトルＶｋのサブスクリプトｉの値を１に初期化する。ステップＳ０１０では、基準となる移動ベクトルＶｋに関する類似度Ｐｋを０に初期化する。ステップＳ０１１では、移動ベクトルＶｊのサブスクリプｊの値を１に初期化する。ステップＳ０１２では、基準移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｋｊを以下の（式１７）に従い計算する。
【０１６３】
【数８】
2007094862.tif 000010
【０１６４】
ここで、変数ＶｋｘとＶｋｙは移動ベクトルＶｋのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根を計算する計算式である。
【０１６５】
ステップＳ０１３では、移動ベクトルＶｋとＶｊのベクトル差ｄＶｋｊを定数εと比較し、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かを判定する。ベクトル差ｄＶｋｊが定数εの値未満であれば、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊが実質的に同一と見なして処理をステップＳ０１４に移し、逆に定数εの値以上であれば実質的に同一とは見なさず処理をステップＳ０１５に移す。ステップＳ０１４では類似度Ｐｋを以下の（式１８）〜（式２０）で増加させる。
【０１６６】
Ｐｋ＝Ｐｋ＋α…（式１８）
α＝１…（式１９）
α＝Ｃｋｍａｘ…（式２０）
（式１８）における変数αは類似度Ｐｋを増加させる値である。（式１９）のようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｋは基準とした移動ベクトルＶｋと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、（式２０）のようにα＝Ｃｋｍａｘとした場合には、類似度Ｐｋは基準とした移動ベクトルＶｋと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｋｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。
【０１６７】
ステップＳ０１５ではサブスクリプトｊの値が部分領域の総個数ｎ未満を示すか否かを判定し、サブスクリプトｊの値が部分領域の個数ｎ未満と判定された場合は処理をステップＳ０１６に移し、未満ではない（個数ｎ以上である）と判定された場合には処理をステップＳ０１７に移す。ステップＳ０１６ではサブスクリプトｊの値を１増加させる。ステップＳ０１０からステップＳ０１６の処理により、基準とした移動ベクトルＶｋに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｋが計算される。ステップＳ０１７では移動ベクトルＶｋを基準とした場合の類似度Ｐｋと変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）との比較を行い、類似度Ｐｋが現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）の値）より大きければ処理をＳ０１８に移し、以下であれば処理をＳ０１９に移す。
【０１６８】
ステップＳ０１８では、変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）に移動ベクトルＶｋを基準とした場合の類似度Ｐｋの値を設定する。ステップＳ０１７とＳ０１８では、移動ベクトルＶｋを基準とした場合の類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）の値）よりも大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｋが現在までのサブスクリプトｋにより示される移動ベクトルＶｋの中で最も基準として正当であるとしている。
【０１６９】
ステップＳ０１９では基準とする移動ベクトルＶｋのサブスクリプトｋの値と部分領域の総個数（変数ｎの値）を比較する。サブスクリプトｋの値が部分領域の総個数以上を示すならば、処理は終了するが、未満であれば処理をステップＳ０２０に移す。ステップＳ０２０ではサブスクリプト（変数）ｋの値を１増加させる。
【０１７０】
ステップＳ００８からステップＳ０２０により、画像データＡ´と画像データＢの両画像の類似度が変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）の値として計算される。類似度計算部１０６は計算した類似度を示す変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、制御部１０９へ類似度計算終了信号を送り、処理を終了する。
【０１７１】
図１１（Ａ）に戻り、続いて制御部１０９は照合判定部１０７に照合判定開始信号を送り、照合判定終了信号を受信するまで待機する。照合判定部１０７は照合し判定する（ステップＳＰ１２）。具体的には、メモリ１０２に格納された変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）の値で示される類似度と予め定められた照合閾値Ｔとを比較する。比較結果、変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）≧Ｔならば画像データＡ´と画像データＢの両画像は同一指紋から採取されたものと判定しメモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘一致’を示す値、たとえば‘１’を書込み、そうでなければ異なる指紋から採取されたものと判定し、メモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘不一致’を示す値、たとえば‘０’を書込む。その後、制御部１０９へ照合判定終了信号を送り処理を終了する。
【０１７２】
ステップＳＰ１３では、登録データ読出部２０７は、ステップＳＰ１２においてメモリ１０２の所定アドレスに格納されたデータを読出して、読出したデータが‘１’（一致）であれば、処理をステップＳＰ１４に移すが、‘０’（不一致）であればステップＳＰ１０において変数ｌを１インクリメントして、処理をステップＳＰ０９に戻し、ステップＳＰ０９以降の処理を繰返す。
【０１７３】
ステップＳＰ１４では、登録データ読出部２０７は、テーブル２００から、‘一致’と判定された画像データＢｌに対応の種別データＵｊを読出して、メモリ１０２に種別データ１１２として格納する。その後、図６の処理に戻る。
【０１７４】
以上のように図１１（Ａ）または図１１（Ｂ）の処理が終了して、種別データ１１２が格納されると、記号生成部１０８による図６のステップＴ１７の処理に移行する。
【０１７５】
ステップＴ１７の処理の詳細は、図１２に示される。まず、ステップＳＰ１７において、メモリ１０２の種別データ１１２が読出される。次に、ステップＳＰ１９において、読出した種別データ１１２に基づきテーブル１１０を検索して、当該種別データ１１２に対応の項目‘行’の子音の記号と項目‘列’の母音の記号とを読出す。読出された子音の記号と母音の記号との対がメモリ１０２のバッファ１１３に記号データ１１４として格納される。
【０１７６】
以上で記号列生成処理（Ｔ１７）は終了して、入力の終了か否かが判定される（Ｔ１８）。入力終了と判定されると、図６の一連の処理は終了するが、入力終了と判定されないと、ステップＴ１に戻り、指紋画像の入力と、入力画像を用いた記号への変換が繰返される。繰返されることにより、バッファ１１３には、指紋センサ１００から入力した指紋画像毎の子音と母音の記号の組（または、あ行に限っては母音と母音の記号の組）が、入力順に従いバッファ１１３に格納される。したがって、図６の処理が終了すると、電子メールの編集機能により、バッファ１１３の内容に基づき従来から知られている『５０音』に従う仮名変換が実行されて、電子メールは変換後の仮名文字を用いて編集される。編集内容はディスプレイ６１０において表示されるので、ユーザは入力内容および変換結果を確認することができる。
【０１７７】
本実施の形態によれば、次のような効果が得られる。たとえば、図３（Ａ）または（Ｂ）の携帯電話２において、従来のようにキーボード６５０を操作して『５０音表』の‘かな’のならびに従い「あ，い，う，え，お」の５文字を入力する場合、キーボード６５０のキー６５１を、文字「あ」を入力するために１回操作し、文字「い」を入力するために２回連続操作し、文字「う」を入力するために３回連続操作し、文字「え」を入力するために４回連続操作し、文字「お」を入力するために５回連続操作するというように、ユーザは全１５回の操作が必要とされる。
【０１７８】
本実施の形態の場合には、ユーザは、文字「あ」、「い」、「う」、「え」、「お」のそれぞれについて２回の、計１０回の指紋画像読取りのための操作が必要とされる。したがって、本実施の形態の方法は、従来のキーボード６５０を操作する方法に較べて１０／１５≒６７％の操作量（操作回数）で済み、約３３％の入力操作量（操作回数）の削減が可能となる。
【０１７９】
（他の記号への変換）
上述のテーブル１１０を検索して記号に変換する（記号を読出す）処理は、日本語固有の『５０音表』に従う変換を行うことを想定しているために、図５のテーブル１１０の項目‘（Ｔｉ，Ｕｊ）’の要素の値は、右手の指紋に対応の値のみ示している。つまり、変換には、右手の指紋の画像のみを入力画像として用いたが、左手の指紋の画像も入力画像として用いてもよい。左手の指紋について図５と同様の記号変換のテーブルを予めメモリ１０２に格納しておくことにより、「アルファベット」、「数字」、「記号（+、-、＊など）」などへの変換も可能となる。
【０１８０】
また、スィープ方式のための指紋入力時には、指紋とエリア１９９の相対的な位置関係は変化する。つまり、エリア１９９上で指は左右方向に移動するので、指紋センサ１００（エリア１９９）と読取り対象物の指紋との相対位置関係は時系列に変化する。具体的には、エリア１９９を固定とすれば指紋の位置はエリア１９９に対して左または右の方向に移動するし、指紋を固定としてエリア１９９が移動すると想定すれば、指紋に対してエリア１９９の位置が左または右方向に移動することを指す。両者の相対的な位置関係の変化する方向は、このように左右方向としているが、左右方向に代替して図２１（Ａ）のように上下方向であってもよい。
【０１８１】
また、上下方向および左右方向のいずれでもスィープ方式のための指紋入力が可能としてもよい。このようにすると、さらに多種類の記号の入力が可能となる。
【０１８２】
本実施の形態において、画像補正部１０４、スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５、最大一致度位置探索部１０５、類似度計算部１０６、照合判定部１０７および制御部１０９のすべてあるいは一部は処理手順をプログラムとして記憶させたメモリ６２４などのＲＯＭとそれを実行するためのＣＰＵ６２２などの演算処理装置を用いて構成してもよい。
【０１８３】
［実施の形態２］
本実施の形態２では、指紋入力および照合方式判定(ステップＴ１３)の他の手順が示される。この手順を図１５のフローチャートに従い説明する。実施の形態１では、図１０に示したようにＴ８〜Ｔ１５処理のループ回数が変数READTIMEが示す所定回数を超えた時点で、スィープ方式かエリア方式かを判定開始していたが、判定開始のタイミングはこれに限定されず、本実施の形態２のように、画像入力部１０１の指紋センサ１００のエリア１９９から指が離れた時点で、すなわち画像入力が終了した時点でスィープ方式かエリア方式かを判定するようにしてもよい。
【０１８４】
まず、Ｔ８〜Ｔ１５処理のループ回数が２回目以降の場合であり、既にこの処理においてスィープ方式であると判定されている場合には、"スィープ方式"とする(ステップＳＦ００１、ＳＦ００５)。
【０１８５】
そうでないときは、図７のフローチャートの処理(前述のステップＴ３の処理と同様)に従って画像データＡｋ＋１を処理し、入力の有無を判定する(ステップＳＦ００２)。入力が有ると判定されたときは（ステップＳＦ００３でＹＥＳ）“未判定”とする(ステップＳＦ００７)。ここでいう入力有りとは、画像入力部１０１の指紋センサ１００のエリア１９９に指が接している状態を指す。
【０１８６】
入力無しと判定されたときは（ステップＳＦ００３でＮＯ）、メモリ１０２上のベクトル変数Ｖsumの値を参照し、その長さ|Ｖsum|を計算し、計算値が変数AREAMAXの所定値未満であれば（ステップＳＦ００４でＮＯ）"エリア方式"と判定し（ステップＳＦ００６）、そうでなければ（ステップＳＦ００４でＹＥＳ）"スィープ方式"と判定する(ステップＳＦ００５)。
【０１８７】
それぞれ判定した方式に対応する信号を制御部１０９に送り、図１５の指紋入力および照合方式判定処理を終了し、図６の元の処理にリターンする。
【０１８８】
［実施の形態３］
実施の形態１の指紋入力および照合方式判定(ステップＴ１３)のさらなる他の処理手順が図１６に示される。
【０１８９】
実施の形態１では、Ｔ８〜Ｔ１５処理のループ回数が変数READTIMEが示す所定回数を超えた時点で、スィープ方式かエリア方式かを判定している。また、実施の形態２では、画像入力部１０１の指紋センサ１００のエリア１９９から指が離れた時点で、スィープ方式かエリア方式かを判定していたが、判定手順はこれらに限定されず本実施の形態３のようであってもよい。
【０１９０】
本実施の形態３では、画像入力部１０１の指紋センサ１００のエリア１９９に指が接している状態で、かつベクトル変数Ｖsumが示す累積移動量が所定の値を超えたときはスィープ方式と判定し、エリア１９９から指が離れた時点で、かつベクトル変数Ｖsumが示す累積移動量が所定の値未満であるときはエリア方式と判定する。この手順を図１６のフローチャートに従い説明する。
【０１９１】
まず、Ｔ８〜Ｔ１５処理のループ回数が２回目以降の場合であり、既にこの処理においてスィープ方式であると判定されている場合には、"スィープ方式"とする(ステップＳＭ００１、ＳＭ００５)。
【０１９２】
そうでない場合は、メモリ１０２上のベクトル変数Ｖsumの値を参照し、その大きさ|Ｖsum|を計算し、その計算値がある変数AREAMAXが示す所定値未満であれば、図７のフローチャートの処理(ステップＴ３の処理と同様)に従って画像データＡｋ＋１を処理し、入力の有無を判定（ステップＳＭ００３）し、そうでなければ"スィープ方式"と判定する(ステップＳＭ００５)。
【０１９３】
ステップＳＭ００３で入力の有無を判定した結果、入力有りの場合は“未判定”と、入力無しの場合はエリア方式とそれぞれ判定する(ステップＳＭ００４)。
【０１９４】
判定した方式に対応する信号を制御部１０９に送り、図１６の指紋入力および照合方式判定処理を終了し、図６の元の処理に戻る。
【０１９５】
上述の各実施の形態によれば、画像照合を利用した情報の生成に関し、スィープセンシング方式とエリアセンシング方式とを組合わせて使用できる場合において、これら方式の別および画像照合結果の組合わせを利用して、既存の文字などの入力機能を用いた場合よりも簡便に入力することが可能となる。そのため、特に、文字などの情報の入力環境が貧弱である携帯電話を始めとするモバイル機器などでの入力機能のために、当該情報生成装置１を搭載すれば、情報入力（生成）に関して簡便性かつ利便性を有することが可能となる。
【０１９６】
［実施の形態４］
以上説明した画像照合のための処理機能は、プログラムで実現される。本実施の形態では、このプログラムはコンピュータで読取可能な記録媒体に格納される。
【０１９７】
本実施の形態では、この記録媒体として、図２に示されているコンピュータで処理が行われるために必要なメモリ、たとえばメモリ６２４のようなそのものがプログラムメディアであってもよいし、また該コンピュータの外部記憶装置に着脱自在に装着されて、そこに記録されたプログラムが該外部記憶装置を介して読取り可能な記録媒体であってもよい。このような外部記憶装置としては、磁気テープ装置（図示せず）、ＦＤ駆動装置６３０およびＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０などであり、該記録媒体としては磁気テープ（図示せず）、ＦＤ６３２およびＣＤ−ＲＯＭ６４２などである。いずれの場合においても、各記録媒体に記録されているプログラムはＣＰＵ６２２がアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合もプログラムが該記録媒体から一旦読出されて図２の所定のプログラム記憶エリア、たとえばメモリ６２４のプログラム記憶エリアにロードされて、ＣＰＵ６２４により読出されて実行される方式であってもよい。このロード用のプログラムは、予め当該コンピュータに格納されているものとする。
【０１９８】
ここで、上述の記録媒体はコンピュータ本体と分離可能に構成される。このような記録媒体としては、固定的にプログラムを担持する媒体が適用可能である。
【０１９９】
具体的には、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、ＦＤ６３２や固定ディスク６２６などの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ６４２／ＭＯ（Magnetic  Optical Disc）／
ＭＤ（Mini  Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile  Disc）などの光ディスクのディスク
系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable  and Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ(Electrically ＥＰＲＯＭ)、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリが適用可能である。
【０２００】
また、図２のコンピュータはインターネットを含む通信ネットワーク３００と通信接続可能な構成が採用されているから、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされて流動的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。なお、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされる場合には、ダウンロード用プログラムは予め当該コンピュータ本体に格納されていてもよく、あるいは別の記録媒体から予め当該コンピュータ本体にインストールされてもよい。
【０２０１】
なお記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
【０２０２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０２０３】
【図１】（Ａ）と（Ｂ）は各実施の形態に係る情報生成装置のブロック構成図である。
【図２】各実施の形態に係る情報生成装置が搭載されるコンピュータの構成例を示す図である。
【図３】（Ａ）と（Ｂ）は各実施の形態に係る情報生成装置が搭載される携帯電話の概観図である。
【図４】（Ａ）と（Ｂ）は各実施の形態に係る参照データを登録したテーブルを示す図である。
【図５】各実施の形態に係る記号変換のために参照されるテーブルである。
【図６】各実施の形態に係る情報生成方法の全体処理を示すフローチャートである。
【図７】図６のステップＴ３の処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】各実施の形態に係る画像照合処理におけるスナップショット画像間の相対的位置関係を計算する処理フローチャートである。
【図９】（Ａ）〜（Ｄ）はスナップショット画像間の相対的位置関係の計算の手順を説明するための図である。
【図１０】図６のステップＴ１３の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】（Ａ）と（Ｂ）は図６のステップＴ１６の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図６のステップＴ１７の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】エリア方式と判定された場合の照合処理を示すフローチャートである。
【図１４】スィープ方式と判定された場合のの照合処理を示すフローチャートである。
【図１５】図６のステップＴ１３の処理手順の他の例を示すフローチャートである。
【図１６】図６のステップＴ１３の処理手順のさらなる他の例を示すフローチャートである。
【図１７】（Ａ）および（Ｂ）は従来技術である画像間マッチング方法を示す図である。
【図１８】従来技術である画像特徴量マッチング方法を示す図である。
【図１９】従来技術に用いられる画像特徴であるマヌーシャを示す模式図である。
【図２０】（Ａ）〜（Ｃ）は同一指紋から採取した１対の指紋画像における複数の部分領域に関して一致度の高い位置の探索結果とそれぞれ部分領域の移動ベクトルと分布の様子を示した図である。
【図２１】（Ａ）と（Ｂ）は、従来の指紋画像の入力方法であるスィープセンシング方式を説明する図である。
【図２２】従来の指紋画像の入力方法であるエリアセンシング方式を説明する図である。
【符号の説明】
【０２０４】
１  情報生成装置、１００  指紋センサ、１０１  画像入力部、１０２  メモリ、１０３  バス、１０４  画像補正部、１０５  最大一致度位置探索部、１０６  移動ベクトルに基づく類似度計算部、１０７  照合判定部、１０８  記号生成部、１１０，２００，２０１  テーブル、３００  通信ネットワーク、６１０  ディスプレイ、６２２  ＣＰＵ、６２４  メモリ、６２６  固定ディスク、６３０  ＦＤ駆動装置、６３２  ＦＤ、６４０  ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置、６４２  ＣＤ−ＲＯＭ、６５０  キーボード、６６０  マウス、６８０  通信インタフェース、６９０  プリンタ、７００  入力部、１０４２  指紋入力および照合方式判定部、１０４５  スナップショット画像間相対的位置関係計算部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2007094862.tif 000025
【図１６】
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【図１７】
2007094862.tif 000027
【図１８】
2007094862.tif 000028
【図１９】
2007094862.tif 000029
【図２０】
2007094862.tif 000030
【図２１】
2007094862.tif 000031
【図２２】
2007094862.tif 000032
【手続補正書】
【提出日】平成18年12月13日(2006.12.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
スィープセンシング方式（以下、スィープ方式という場合がある）として、たとえば特許文献３に開示の方式がある。エリアセンシング方式（以下、エリア方式という場合がある）としては特許文献４に開示の方法がある。エリアセンシング方式は、一度にエリア１９９の全面でセンシングされた指紋情報（画像）を入力するものであり、スィープセンシング方式は、エリア１９９面上で指を動かしながら指紋をセンシングする方式である。図２１（Ａ）ではエリア１９９面において指を上下方向に動かしており、図２１（Ｂ）では左右方向に動かしている。指を上→下に動かすと指紋の上側部分の画像が読取られて、下→上では指紋の下側部分の画像が読取られる。また、ユーザの右→左に動かすと指紋の左側部分の画像が読取られて、左→右では指紋の右側部分の画像が読取られる。したがって、指の動かし方で読取られる指紋の画像データは異なることになる。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５７】
メモリ１０２にはテーブル１１０の他に、画像データや各種の計算結果などが格納される。バス１０３は各部間の制御信号やデータ信号を転送するために用いられる。画像補正部１０４は画像入力部１０１から入力された指紋画像データについての濃淡補正を行なう。最大一致度位置探索部１０５は一方の指紋画像内に設定された複数の部分領域をテンプレートとし、該テンプレートと他方の指紋画像内で最も一致度の高い位置を探索する、いわゆるテンプレートマッチング部のようなものである。類似度計算部１０６はメモリ１０２に格納された最大一致度位置探索部１０５の探索結果情報を用いて、後述の移動ベクトルに基づく類似度を計算する。照合判定部１０７は類似度計算部１０６が算出した類似度により一致・不一致を判定する。記号生成部１０８は、指紋入力および照合方式判定部１０４２により判定された方式と照合判定部１０７による照合結果とに基づき、テーブル１１０を検索して該当する情報を読出す。読出された情報は、バッファ１３３に記号データ１１４として格納されて、バッファ１３３を介してＣＰＵ６２２の制御の元に図２のコンピュータまたは図３（Ａ）と（Ｂ）の携帯電話２に搭載された文書編集機能（文書編集プログラム）に渡されて、文書または文字列作成のための文字入力に利用される。携帯電話２であれば、文書編集機能は電子メール本文の編集機能などが挙げられる。